Introduktion til gratis dataanalyseværktøjer
Alle er ikke gode til programmering, men vil være meget interesserede i dataanalyse og også gode til det. Hvor mange af jer har troet, at det ville være meget let, hvis der var nogle værktøjer uden kodning til at udføre dataanalyse? Denne side er skrevet til jer. Data behøver altid ikke læses og skrives gennem et programmeringssprog. Der er efterforsknings- og visualiseringsværktøjer, der ikke har brug for kodning. Lige fra ældgamle Excel til ny Qlikview er værktøjerne uendelige. Lad os se på de gratis dataanalyseværktøjer.
Dataanalyseværktøjer
Nedenfor er de forskellige værktøjer til dataanalyse.
1. Excel
Excel tiltrækker stadig mennesker til at udføre dataanalyse, og ja, det er stadig uundværligt som et analytisk værktøj. Der er mange gratis online tutorials tilgængelige, der lærer om Excel og VBA, gennem hvilke du kan mestre Excel. Alle funktioner såsom udforskning af data, opsummering af data og visualisering af data gennem forskellige grafiske værktøjer udføres i Excel.
Det er meget let at lære og mestre excel. Excel er stadig et grundlæggende værktøj inden for datavidenskab og analyse. Kendskab til Excel vil hjælpe dig i din datavidenskarriere. Selvom Microsoft Excel ikke er gratis, er der lignende værktøjer som regneark, åbne kontorer og måske andre på markedet, der leverer de samme funktioner som Excel. En lille ulempe ved Excel er, at det ikke kan bruges til meget store datasæt.
2. Tableau
- Tableau er et gratis værktøj til datavisualisering fra enkle data til komplekse data. Det er slags interaktivt, og vi kan foreslå etiketter, værktøjer, størrelse på kolonnen og næsten alt, hvad vi kan tilpasse. Træk og slip-interface er virkelig nyttigt i denne software, og beregninger kan også udføres i Tableau. Enhver, der ikke har nogen idé om analyse, kan se og forstå data fra Tableau-platformen.
- Dashboards og regneark oprettes i Tableau til dataanalyse og visualisering. Tableau hjælper med at se data fra et andet perspektiv gennem sine betjeningspaneler. Man kan nemt komme ind i datavidenskabens verden gennem Tableau. Tableau integreres også med Python og R-programmeringssprog.
3. Trifacta
Trifacta er et open source-værktøj til datavangling, hvilket gør dataforberedelse let til dataanalyse. Trifacta hjælper med at transformere, udforske og analysere data fra rå dataformat til rent, arrangeret format. Den bruger maskinlæringsteknikker til at hjælpe brugere i dataanalyse og efterforskning. Det andet navn på Trifacta er Data Wrangler, hvilket gør det klart, at det er mest nyttigt ved rengøring af data.
Det blev udviklet i 2012 af Joe Hellerstein, Jeffrey Heer og Sean Kandel. Trifacta arbejder med skyen og samarbejdes med AWS. Det har taget en pris for installation af maskinlæring fra AWS. Trifacta hjælper dig med at arbejde med store datasæt i modsætning til Excel. Tekstredigeringsforslag er også utrolige i Trifacta.
4. RapidMiner
RapidMiner er et integrationsværktøj til dataforberedelse, maskinlæring, dyb læring og andre dataanalyseteknikker. Arbejdsgangen kaldes processer, og output fra en proces bliver input fra andre. Dette kan udvides med enten programmeringssprog eller dets egne plugins. Nogle versioner af RapidMiner er gratis.
Produkterne fra RapidMiner inkluderer RapidMiner Studio, RapidMiner Auto Model, RapidMiner Turbo Prep, RapidMiner Server og RapidMiner Radoop. Vi kan inspicere data ved at indlæse data i RapidMiner og foretage beregninger eller sortere dataene inde i værktøjet. RapidMiner er hovedsageligt designet til ikke-programmerere. RapidMiner hjælper også med at rense data og forberede diagrammer.
5. Talend
Talend er et open source-værktøj til dataintegration ved hjælp af skyen. Talend hjælper med at importere data og flytte dem til datavarehuset så hurtigt som muligt. Talend har en samlet platform. Talend-samfundet er også magtfuldt, så du aldrig vil vide, at personen på den anden side kommer fra hvilken baggrund.
Talend Platforms, Talend enterprise og Talend Open Studio hjælper med næsten alt i forbindelse med data, som du muligvis ikke ser efter et andet værktøj, når du begynder at arbejde med Talend. Blandt de tre, der er mest brugt, er Talend Open Studio. Samarbejde og styring af Talend er prisværdigt som ved deres dataintegration.
6. Qlikview
Qlikview anbefales som det bedste værktøj til datavisualisering. Det er hurtigere, let og unikt i naturen. Der er et samfund i QlikView, der har diskussionsfora, blogs og bibliotek. Community hjælper med at løse de fleste af dine spørgsmål. Det viser forholdet mellem data ved hjælp af forskellige farver. Qlikview hjælper brugerne med at tage de rigtige beslutninger fra deres forskellige tilgange til datavisualisering.
Hvis du er interesseret i layoutdesign, er Qlikview din vej at gå. Det er godt at have kendskab til datamodellering og SQL-grundlæggende for at være dygtige i Qlikview.
7. Orange
Det orange værktøjssæt kan bruges som simpel datavisualisering til komplicerede maskinlæringsalgoritmer, forudsat at det er open source. Det kan også bruges med Python-biblioteket. Det er som et lærred, hvor brugeren placerer widgets, og arbejdsgangen oprettes. Alle datafunktionaliteter udføres på widgets lærred. Brugere kan udforske forskellige visualiseringsteknikker, der er tilgængelige i værktøjet.
Der er mange tilføjelser til det orange værktøj, da det også bruges i maskinlæringsalgoritmen. Data mining kan også udføres i dette værktøj.
8. H2O
H2O hjælper med at finde datamønstre. Dets applikationer er hovedsageligt inden for maskinindlæring og kunstig intelligens, men det giver virkelig god indsigt om data. H2O har en indbygget funktion til at gætte strukturen i det indgående datasæt.
Der er også andre værktøjer som OpenRefine til sortering og filtrering af data, fusionstabeller til diagrammer og visualisering, Microsoft power BI til datavisualisering og datawangling, Google Dashboards til oprettelse af rapporter, plot til statistisk analyse, Gephi til statistisk visualisering og værktøjerne er mange .
Konklusion
Dataanalyse kan let udføres med lidt øvelse. Alle værktøjer hjælper ikke ens. Det er godt at vælge et værktøj og blive en mester i det værktøj. At forstå data er vigtigt for at vide, hvor vi virkelig er med hensyn til dataanalyse. Programmering er ikke rigtig vigtig i visualisering og analyse af data. Men nogle værktøjer gør dig tættere på programmering.
Anbefalet artikel
Dette er en guide til gratis dataanalyseværktøjer. Her diskuterer vi de forskellige dataanalyseværktøjer i detaljer. Du kan også gennemgå vores andre foreslåede artikler for at lære mere -
- Dataanalyseværktøjer Forskning
- Data Science værktøjer
- Kunstig intelligens værktøjer
- Datavarehouse værktøjer
- QlikView-alternativer
- QlikView-diagrammer
- QlikView-funktioner